一 | 希尔特大陆的衣橱又双叒上新啦！这一次，《希望OL》为冒险者们带来了三套风格各异的全新时装——来自超长期活动“日月同辉”的典藏时装与隐藏限定款“烬夜神谕”，以及七夕“浪漫花海”活动中甜蜜登场的七夕喜鹊时装与七夕花海套装。从神圣威严到浪漫唯美，各有千秋，先睹为快！
【日月同辉·典藏时装：昼夜交织的永恒之章】作为《希望OL》首个累积型超长期活动的重磅奖励，典藏时装以日月交替为设计灵感，将白昼的辉煌与黑夜的神秘融为一体。流畅的线条勾勒出时光流转的轨迹，深邃的配色仿佛将整片星空披挂在肩头。更令人心动的是，典藏时装可通过升级合成为隐藏限定款“烬夜神谕”。 人工智能公司OpenAI正在进行一项非同寻常的试验：通过雇佣超100名前投资银行员工，训练其AI模型掌握金融建模等核心技能。这套时装会根据游戏内时间自动切换形态——昼夜交替间，每一处细节都随之流转，仿佛被赋予生命。
据媒体10月22日报道，OpenAI这项代号为“Mercury”的秘密项目，已经吸引了来自摩根大通、摩根士丹利和高盛集团等顶尖金融机构的前员工参与。穿上它，你就是希尔特大陆上行走的日月传说。这些参与者负责编写指令、构建用于重组和首次公开募股（IPO）等各类交易的金融模型，以此“教导”AI如何像一名初级银行家一样工作。
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报道援引知情人士透露，这些合同工的时薪为150美元，并且获得了他们正在帮助创建的AI的早期使用权。
【七夕喜鹊时装：星河为证，鹊桥传情】七夕佳节，《希望OL》游戏中的“浪漫花海”活动为冒险者们带来了充满东方浪漫韵味的七夕喜鹊时装。
三 | 这一举动在金融行业内部引发了对初级岗位职业前景的担忧，分析师们长期以来抱怨工作繁重乏味，而人工智能的崛起正将这种抱怨转变为对其工作安全性的直接威胁。
此举也揭示了Sam Altman领导下的OpenAI的战略重心。整套时装以喜鹊的形态为设计核心，衣袂间仿佛有鹊鸟展翅欲飞。穿上它，仿佛化身鹊桥主角，无论站在狮子城广场还是与心爱之人并肩漫步，都是最耀眼的存在。作为全球估值最高的初创公司之一，OpenAI尚未实现盈利，将强大的AI技术转化为能服务于金融、咨询、法律等各行各业的实用商业工具，已成为其当务之急。
一、百余名前员工参与，时薪150美元训练AI
根据报道，OpenAI的“Mercury”项目已招募了超过100名具有华尔街背景的专业人士。
【七夕花海套装：花海为誓，浪漫满襟】与喜鹊时装一同亮相的还有《希望OL》七夕花海套装。整套时装以盛放的夏日花海为灵感，将花瓣的元素融入每一处设计细节。轻盈的材质搭配柔和色彩，裙摆摇曳间如微风拂过花田。与另一半共赴花海之约，这套时装是表达心意的最佳“战袍”。
四 | 据说只有在排行榜排名前三的冒险者才能获得此套装，最终结果请以游戏内为准。参与者阵容强大，不仅包括曾在摩根大通、摩根士丹利、高盛等一线投行工作过的前员工，还囊括了来自Brookfield Corp.、Mubadala Investment Co.、Evercore Inc.和KKR & Co.等知名投资机构的人才，甚至还有哈佛大学和麻省理工学院的在读MBA学生。
项目以灵活的合同工形式运作，参与者被要求每周提交一个金融模型。
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五 | 他们的任务包括用简单的语言编写提示，然后在微软的Excel程序中执行并构建模型。一位审阅人会对其工作提供反馈，参与者需在修正所有问题后，其成果才会被最终输入OpenAI的系统。OpenAI的一位发言人表示，公司与“众多领域的专家合作，以改进和评估我们模型的能力”，并称这些专家由第三方供应商招募、管理和支付报酬。 值得注意的是，该项目的申请流程几乎没有人为干预。申请过程包括与AI聊天机器人进行的约20分钟面试、一项财务报表知识测试以及最后的建模能力测试。 二、“请修复”：AI需要学会的细节与格式 投行初级分析师以其超长的工作时间闻名，在处理实时交易时，每周工作超过80小时是家常便饭。他们的工作充满了大量被视为“脏活累活”的任务，例如在Excel中构建复杂的并购模型，以及根据上级要求反复修改PPT演示文稿。 在彭博专栏作家Matt Levine看来，这种对细节的极致追求，恰恰是AI需要学习的关键。他评论道，一名成功的投行分析师必须是“注重细节的”，因为模型或演示文稿中一个微小的格式错误，比如美元符号未对齐，都会让上司怀疑其中可能存在更严重的实质性错误，从而破坏信任。 Levine将目前的生成式AI比作“聪明但粗心的分析师”——它们能迅速产出看似合理的模型，但往往会出错或出现“幻觉”，无法被完全信任。因此，他认为OpenAI的项目本质上是一种“强化学习”，相当于“让一位投行副总裁对着AI吼上几年，直到它把格式做对为止”。雇佣前银行家正是看中了他们自身已经历过这种严苛的训练，能够本能地遵循页边距大小、百分比斜体等行业格式规范。 三、替代学徒？华尔街晋升模式面临考验 “Mercury”项目的直接目标是让AI替代初级员工的工作，这引发了对投资银行传统学徒制模式未来的深刻质疑。数十年来，华尔街依赖于一个金字塔结构：初级分析师通过处理基础工作来学习技能，其中最优秀的一部分人最终晋升为需要与客户打交道的高级银行家。 正如Matt Levine所提出的问题：当一个行业不再需要学徒时，它未来的高级合伙人将从何而来？如果AI接管了模型构建和文书工作，年轻的金融专业人士将如何获得必要的实战经验和行业知识，以成长为未来的领导者？ 不过，这一趋势也存在另一面。投资银行分析师项目的流动率一直很高，许多人在工作两年后便选择离开，投身于创业或其他行业。对于这些已经离开的人来说，回来训练一个可以替代自己当年岗位的机器人，或许并没有太多心理负担。 “Mercury”项目不仅是华尔街的潜在颠覆者，更是OpenAI商业化战略的缩影。
六 | 通过将目标锁定在金融服务这一利润丰厚的领域，OpenAI正努力证明其技术在复杂企业环境中的价值。
七 | 尽管估值高昂，但OpenAI尚未盈利的现实，正驱使其积极开拓企业市场。将AI能力应用于特定行业、解决具体的业务痛点，被视为其实现收入增长和长期发展的关键路径。该项目表明，OpenAI的雄心不止于通用的聊天机器人，而是要打造能够深度嵌入企业工作流程的专业级AI工具，从而在全球商业版图中占据一席之地。 本文来自：华尔街见闻，作者：张雅琦。
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Published on:12:11:45